jieba分词工具的使用-python代码

jieba

“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件

"Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.

• Scroll down for English documentation.

特点

• 支持三种分词模式：

  • 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
  • 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；
  • 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

• 支持繁体分词

• 支持自定义词典
• MIT 授权协议

在线演示

http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/

(Powered by Appfog)

网站代码：https://github.com/fxsjy/jiebademo

安装说明

代码对 Python 2/3 均兼容

• 全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba
• 半自动安装：先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 python setup.py install
• 手动安装：将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录
• 通过 import jieba 来引用

算法

• 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG)
• 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合
• 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法

主要功能

1. 分词

• jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型
• jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细
• 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8
• jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用
• jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list
• jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。

代码示例

# encoding=utf-8
import jieba

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式

seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式
print(", ".join(seg_list))

seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))

输出:

【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学

【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学

【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦    (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)

【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造

2. 添加自定义词典

载入词典

• 开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率
• 用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name 为文件类对象或自定义词典的路径
• 词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。
• 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。

例如：

创新办 3 i
云计算 5
凱特琳 nz
台中

• 更改分词器（默认为 jieba.dt）的 tmp_dir 和 cache_file 属性，可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名，用于受限的文件系统。

• 范例：

  • 自定义词典：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt

  • 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py

    • 之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /

    • 加载自定义词库后：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /

调整词典

• 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。

• 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。

• 注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。

代码示例：

>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
如果/放到/post/中将/出错/。
>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)
494
>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
如果/放到/post/中/将/出错/。
>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开
>>> jieba.suggest_freq('台中', True)
69
>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开

• "通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力" --- https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14

3. 关键词提取

基于 TF-IDF 算法的关键词抽取

import jieba.analyse

• jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
  • sentence 为待提取的文本
  • topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
  • withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
  • allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选
• jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件

代码示例 （关键词提取）

https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py

关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

• 用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
• 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big
• 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py

关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

• 用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
• 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt
• 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py

关键词一并返回关键词权重值示例

• 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py

基于 TextRank 算法的关键词抽取

• jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。
• jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例

算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts

基本思想:

1. 将待抽取关键词的文本进行分词
2. 以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图
3. 计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图

使用示例:

见 test/demo.py

4. 词性标注

• jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器，tokenizer 参数可指定内部使用的jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。
• 标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。
• 用法示例

>>> import jieba.posseg as pseg
>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")
>>> for word, flag in words:
...    print('%s %s' % (word, flag))
...
我 r
爱 v
北京 ns
天安门 ns

5. 并行分词

• 原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升
• 基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows

• 用法：

  • jieba.enable_parallel(4) # 开启并行分词模式，参数为并行进程数
  • jieba.disable_parallel() # 关闭并行分词模式

• 例子：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py

• 实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。

• 注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。

6. Tokenize：返回词语在原文的起止位置

• 注意，输入参数只接受 unicode
• 默认模式

result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')
for tk in result:
    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

word 永和                start: 0                end:2
word 服装                start: 2                end:4
word 饰品                start: 4                end:6
word 有限公司            start: 6                end:10

• 搜索模式

result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')
for tk in result:
    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

word 永和                start: 0                end:2
word 服装                start: 2                end:4
word 饰品                start: 4                end:6
word 有限                start: 6                end:8
word 公司                start: 8                end:10
word 有限公司            start: 6                end:10

7. ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎

• 引用： from jieba.analyse import ChineseAnalyzer

• 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py

8. 命令行分词

使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt

命令行选项（翻译）：

使用: python -m jieba [options] filename

结巴命令行界面。

固定参数:
  filename              输入文件

可选参数:
  -h, --help            显示此帮助信息并退出
  -d [DELIM], --delimiter [DELIM]
                        使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的' / '。
                        若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。
  -p [DELIM], --pos [DELIM]
                        启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间
                        用它分隔，否则用 _ 分隔
  -D DICT, --dict DICT  使用 DICT 代替默认词典
  -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
                        使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用
  -a, --cut-all         全模式分词（不支持词性标注）
  -n, --no-hmm          不使用隐含马尔可夫模型
  -q, --quiet           不输出载入信息到 STDERR
  -V, --version         显示版本信息并退出

如果没有指定文件名，则使用标准输入。

--help 选项输出：

$> python -m jieba --help
Jieba command line interface.

positional arguments:
  filename              input file

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -d [DELIM], --delimiter [DELIM]
                        use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or a
                        space if it is used without DELIM
  -p [DELIM], --pos [DELIM]
                        enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIM
                        instead of '_' for POS delimiter
  -D DICT, --dict DICT  use DICT as dictionary
  -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
                        use USER_DICT together with the default dictionary or
                        DICT (if specified)
  -a, --cut-all         full pattern cutting (ignored with POS tagging)
  -n, --no-hmm          don't use the Hidden Markov Model
  -q, --quiet           don't print loading messages to stderr
  -V, --version         show program's version number and exit

If no filename specified, use STDIN instead.

延迟加载机制

jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。

import jieba
jieba.initialize()  # 手动初始化（可选）

在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径:

jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')

例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py

其他词典

1. 占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small

2. 支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big

下载你所需要的词典，然后覆盖 jieba/dict.txt 即可；或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')

其他语言实现

结巴分词 Java 版本

作者：piaolingxue 地址：https://github.com/huaban/jieba-analysis

结巴分词 C++ 版本

作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/cppjieba

结巴分词 Node.js 版本

作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/nodejieba

结巴分词 Erlang 版本

作者：falood 地址：https://github.com/falood/exjieba

结巴分词 R 版本

作者：qinwf 地址：https://github.com/qinwf/jiebaR

结巴分词 iOS 版本

作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/iosjieba

结巴分词 PHP 版本

作者：fukuball 地址：https://github.com/fukuball/jieba-php

结巴分词 .NET(C#) 版本

作者：anderscui 地址：https://github.com/anderscui/jieba.NET/

结巴分词 Go 版本

• 作者: wangbin 地址: https://github.com/wangbin/jiebago
• 作者: yanyiwu 地址: https://github.com/yanyiwu/gojieba

系统集成

1. Solr: https://github.com/sing1ee/jieba-solr

分词速度

• 1.5 MB / Second in Full Mode
• 400 KB / Second in Default Mode
• 测试环境: Intel(R) Core(TM) i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt

常见问题

1. 模型的数据是如何生成的？

详见： https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7

2. “台中”总是被切成“台 中”？（以及类似情况）

P(台中) ＜ P(台)×P(中)，“台中”词频不够导致其成词概率较低

解决方法：强制调高词频

jieba.add_word('台中') 或者 jieba.suggest_freq('台中', True)

3. “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”？（以及类似情况）

解决方法：强制调低词频

jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True)

或者直接删除该词 jieba.del_word('今天天气')

4. 切出了词典中没有的词语，效果不理想？

解决方法：关闭新词发现

jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False)

更多问题请点击：https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed

修订历史

https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/Changelog

---

jieba

"Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.

Features

• Support three types of segmentation mode:

1. Accurate Mode attempts to cut the sentence into the most accurate segmentations, which is suitable for text analysis.
2. Full Mode gets all the possible words from the sentence. Fast but not accurate.

3. Search Engine Mode, based on the Accurate Mode, attempts to cut long words into several short words, which can raise the recall rate. Suitable for search engines.

• Supports Traditional Chinese
• Supports customized dictionaries
• MIT License

Online demo

http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/

(Powered by Appfog)

Usage

• Fully automatic installation: easy_install jieba or pip install jieba
• Semi-automatic installation: Download http://pypi.python.org/pypi/jieba/ , run python setup.py install after extracting.
• Manual installation: place the jieba directory in the current directory or python site-packages directory.
• import jieba.

Algorithm

• Based on a prefix dictionary structure to achieve efficient word graph scanning. Build a directed acyclic graph (DAG) for all possible word combinations.
• Use dynamic programming to find the most probable combination based on the word frequency.
• For unknown words, a HMM-based model is used with the Viterbi algorithm.

Main Functions

1. Cut

• The jieba.cut function accepts three input parameters: the first parameter is the string to be cut; the second parameter iscut_all, controlling the cut mode; the third parameter is to control whether to use the Hidden Markov Model.
• jieba.cut_for_search accepts two parameter: the string to be cut; whether to use the Hidden Markov Model. This will cut the sentence into short words suitable for search engines.
• The input string can be an unicode/str object, or a str/bytes object which is encoded in UTF-8 or GBK. Note that using GBK encoding is not recommended because it may be unexpectly decoded as UTF-8.
• jieba.cut and jieba.cut_for_search returns an generator, from which you can use a for loop to get the segmentation result (in unicode).
• jieba.lcut and jieba.lcut_for_search returns a list.
• jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) creates a new customized Tokenizer, which enables you to use different dictionaries at the same time. jieba.dt is the default Tokenizer, to which almost all global functions are mapped.

Code example: segmentation

#encoding=utf-8
import jieba

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 默认模式

seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")
print(", ".join(seg_list))

seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))

Output:

[Full Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学

[Accurate Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学

[Unknown Words Recognize] 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦    (In this case, "杭研" is not in the dictionary, but is identified by the Viterbi algorithm)

[Search Engine Mode]： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造

2. Add a custom dictionary

　Load dictionary

• Developers can specify their own custom dictionary to be included in the jieba default dictionary. Jieba is able to identify new words, but you can add your own new words can ensure a higher accuracy.
• Usage： jieba.load_userdict(file_name) # file_name is a file-like object or the path of the custom dictionary
• The dictionary format is the same as that of dict.txt: one word per line; each line is divided into three parts separated by a space: word, word frequency, POS tag. If file_name is a path or a file opened in binary mode, the dictionary must be UTF-8 encoded.
• The word frequency and POS tag can be omitted respectively. The word frequency will be filled with a suitable value if omitted.

For example:

创新办 3 i
云计算 5
凱特琳 nz
台中

• Change a Tokenizer's tmp_dir and cache_file to specify the path of the cache file, for using on a restricted file system.

• Example:

  云计算 5
  李小福 2
  创新办 3
  
  [Before]： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /
  
  [After]：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /
  

Modify dictionary

• Use add_word(word, freq=None, tag=None) and del_word(word) to modify the dictionary dynamically in programs.

• Use suggest_freq(segment, tune=True) to adjust the frequency of a single word so that it can (or cannot) be segmented.

• Note that HMM may affect the final result.

Example:

>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
如果/放到/post/中将/出错/。
>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)
494
>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
如果/放到/post/中/将/出错/。
>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开
>>> jieba.suggest_freq('台中', True)
69
>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开

3. Keyword Extraction

import jieba.analyse

• jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
  • sentence: the text to be extracted
  • topK: return how many keywords with the highest TF/IDF weights. The default value is 20
  • withWeight: whether return TF/IDF weights with the keywords. The default value is False
  • allowPOS: filter words with which POSs are included. Empty for no filtering.
• jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) creates a new TFIDF instance, idf_path specifies IDF file path.

Example (keyword extraction)

https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py

Developers can specify their own custom IDF corpus in jieba keyword extraction

• Usage： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name is the path for the custom corpus
• Custom Corpus Sample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big
• Sample Code：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py

Developers can specify their own custom stop words corpus in jieba keyword extraction

• Usage： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name is the path for the custom corpus
• Custom Corpus Sample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt
• Sample Code：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py

There's also a TextRank implementation available.

Use: jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))

Note that it filters POS by default.

jieba.analyse.TextRank() creates a new TextRank instance.

4. Part of Speech Tagging

• jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) creates a new customized Tokenizer. tokenizer specifies the jieba.Tokenizer to internally use. jieba.posseg.dt is the default POSTokenizer.
• Tags the POS of each word after segmentation, using labels compatible with ictclas.
• Example:

>>> import jieba.posseg as pseg
>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")
>>> for w in words:
...    print('%s %s' % (w.word, w.flag))
...
我 r
爱 v
北京 ns
天安门 ns

5. Parallel Processing

• Principle: Split target text by line, assign the lines into multiple Python processes, and then merge the results, which is considerably faster.
• Based on the multiprocessing module of Python.

• Usage:

  • jieba.enable_parallel(4) # Enable parallel processing. The parameter is the number of processes.
  • jieba.disable_parallel() # Disable parallel processing.

• Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py

• Result: On a four-core 3.4GHz Linux machine, do accurate word segmentation on Complete Works of Jin Yong, and the speed reaches 1MB/s, which is 3.3 times faster than the single-process version.

• Note that parallel processing supports only default tokenizers, jieba.dt and jieba.posseg.dt.

6. Tokenize: return words with position

• The input must be unicode
• Default mode

result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')
for tk in result:
    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

word 永和                start: 0                end:2
word 服装                start: 2                end:4
word 饰品                start: 4                end:6
word 有限公司            start: 6                end:10

• Search mode

result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')
for tk in result:
    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

word 永和                start: 0                end:2
word 服装                start: 2                end:4
word 饰品                start: 4                end:6
word 有限                start: 6                end:8
word 公司                start: 8                end:10
word 有限公司            start: 6                end:10

7. ChineseAnalyzer for Whoosh

• from jieba.analyse import ChineseAnalyzer

• Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py

8. Command Line Interface

$> python -m jieba --help
Jieba command line interface.

positional arguments:
  filename              input file

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -d [DELIM], --delimiter [DELIM]
                        use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or a
                        space if it is used without DELIM
  -p [DELIM], --pos [DELIM]
                        enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIM
                        instead of '_' for POS delimiter
  -D DICT, --dict DICT  use DICT as dictionary
  -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
                        use USER_DICT together with the default dictionary or
                        DICT (if specified)
  -a, --cut-all         full pattern cutting (ignored with POS tagging)
  -n, --no-hmm          don't use the Hidden Markov Model
  -q, --quiet           don't print loading messages to stderr
  -V, --version         show program's version number and exit

If no filename specified, use STDIN instead.

Initialization

By default, Jieba don't build the prefix dictionary unless it's necessary. This takes 1-3 seconds, after which it is not initialized again. If you want to initialize Jieba manually, you can call:

import jieba
jieba.initialize()  # (optional)

You can also specify the dictionary (not supported before version 0.28) :

jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')

Using Other Dictionaries

It is possible to use your own dictionary with Jieba, and there are also two dictionaries ready for download:

1. A smaller dictionary for a smaller memory footprint: https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small

2. There is also a bigger dictionary that has better support for traditional Chinese (繁體):https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big

By default, an in-between dictionary is used, called dict.txt and included in the distribution.

In either case, download the file you want, and then call jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') or just replace the existing dict.txt.

Segmentation speed

• 1.5 MB / Second in Full Mode
• 400 KB / Second in Default Mode
• Test Env: Intel(R) Core(TM) i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt

 

 

•  

#-*-coding:utf-8-*-
__author__ = '苏叶'
# ###jieba特性介绍
# 支持三种分词模式：
# 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
# 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；
# 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
# 支持繁体分词。
# 支持自定义词典。
# MIT 授权协议。

# ###分词速度
# 1.5 MB / Second in Full Mode
# 400 KB / Second in Default Mode
# 测试环境: Intel(R) Core(TM) i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt

# #一、 第一部分

# ##Part 1. 分词
# jieba.cut的默认参数只有三个,jieba源码如下# cut(self, sentence, cut_all=False, HMM=True)# jieba.cut的默认参数只有三个,jieba源码如下# cut(self, sentence, cut_all=False, HMM=True)

# 分别为:输入文本 是否为全模式分词 与是否开启HMM进行中文分词(隐马尔科夫模型)

# jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细。
# 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8。
# jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用
# jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list。
# jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。

# 1.全模式
import jieba
data1=jieba.cut("我来到山东师范大学",cut_all=True)
print("全模式下："+"/".join(data1))#全模式下：我/来到/山东/山东师范大学/师范/师范大学/大学

# 2.精确模式（也是默认的模式）
data2=jieba.cut("我来到山东师范大学",cut_all=False)#这玩意默认也是这个，等同于 data2=jieba.cut("我来到山东师范大学")
print("精确模式下："+"/".join(data2))#精确模式下：我/来到/山东师范大学

# 3.搜索引擎模式
data3=jieba.cut_for_search("我来到山东师范大学")
print("搜索引擎模式下："+"/".join(data3))#搜索引擎模式下：我/来到/山东/师范/大学/山东师范大学

# ##Part 2. 添加自定义词典

# ###载入词典
# 开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率。
# 用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name 为自定义词典的路径。
# 词典格式和dict.txt一样，一个词占一行；每一行分三部分，一部分为词语，另一部分为词频（可省略），最后为词性（可省略），用空格隔开。
# 词频可省略，使用计算出的能保证分出该词的词频。
# 更改分词器的 tmp_dir 和 cache_file 属性，可指定缓存文件位置，用于受限的文件系统。

# 举个例子，比如创新办等词语，jieba可以会将其分为创新，办两部分，这个就体现了我们扩展词汇的作用了
# 导入扩展词汇之前
data4=jieba.cut("李小福是创新办主任也是云计算方面的专家")
print("导入扩展词汇之前的分词："+"/".join(data4))#导入扩展词汇之前的分词：李小福/是/创新/办/主任/也/是/云/计算/方面/的/专家

# 导入扩展词汇之后
jieba.load_userdict("ext_words.txt")#加载扩展词库，里面就两个词汇：创新办、云计算
data5=jieba.cut("李小福是创新办主任也是云计算方面的专家")
print("加载扩展词汇之后："+"/".join(data5))#加载扩展词汇之后：李小福/是/创新办/主任/也/是/云计算/方面/的/专家

# ###调整词典

# 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。
# 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。
# 注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。

print("/".join(jieba.cut("如果放到post中将出错。", HMM = False)))#如果/放到/post/中将/出错/。

#利用调节词频使“中”，“将”都能被分出来
jieba.suggest_freq(("中", "将"), tune = True)
print("/".join(jieba.cut("如果放到post中将出错。", HMM = False)))#如果/放到/post/中/将/出错/。

#动态修改词典
Original = "/".join(jieba.cut("江州市长江大桥参加了长江大桥的通车仪式。", HMM = False))
print( "Original: " + Original)#Original: 江州/市/长江大桥/参加/了/长江大桥/的/通车/仪式/。
# 添加词汇后
jieba.add_word("江大桥", freq = 20000, tag = None)
print("/".join(jieba.cut("江州市长江大桥参加了长江大桥的通车仪式。")))#江州/市长/江大桥/参加/了/长江大桥/的/通车/仪式/。

# ##Part 3. 词性标注

# jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器，tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。
# 标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。

import jieba.posseg as pseg
words = pseg.cut("我爱北京天安门。")
for w in words:
    print("%s %s" %(w.word, w.flag))
#我 r
#爱 v
#北京 ns
#天安门 ns
#。 x


# ##Part 4. 关键词提取

# ###基于 TF-IDF 算法的关键词提取
# import jieba.analyse
# jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK = 20, withWeight = False, allowPOS = ())
# sentence:待提取的文本。
# topK:返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为20。
# withWeight:是否一并返回关键词权重值，默认值为False。
# allowPOS:仅包括指定词性的词，默认值为空，即不进行筛选。
# jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件。

# optparse模块OptionParser学习
# optparse是专门在命令行添加选项的一个模块。

from optparse import OptionParser
MSG_USAGE = "myprog[ -f ][-s ] arg1[,arg2..]"
optParser = OptionParser(MSG_USAGE)
#以上，产生一个OptionParser的物件optParser。传入的值MSG_USAGE可被调用打印命令时显示出来。

optParser.add_option("-f","--file",action = "store",type="string",dest = "fileName")
optParser.add_option("-v","--vison", action="store_false", dest="verbose",default='gggggg',
                     help="make lots of noise [default]")
#调用OptionParser.add_option()添加选项，add_option()参数说明：
#action:存储方式，分为三种store, store_false, store_true
#type:类型
#dest:存储的变量
#default:默认值
#help:帮助信息

fakeArgs = ['-f','file.txt','-v','good luck to you', 'arg2', 'arge']
options, args = optParser.parse_args(fakeArgs)
print (options.fileName)
print (options.verbose)
print (options)
print (args)
#调用OptionParser.parse_args()剖析并返回一个directory和一个list
#parse_args()说明:
#如果没有传入参数，parse_args会默认将sys.argv[1:]的值作为默认参数。这里我们将fakeArgs模拟输入的值。
#从返回结果中可以看到，
#options为是一个directory,它的内容fakeArgs为“参数/值 ”的键值对。
#args 是一个list，它的内容是fakeargs除去options后，剩余的输入内容。
#options.version和options.fileName都取到与options中的directory的值。

print (optParser.print_help())
#输出帮助信息
#optParser.print_help()说明：
#1、最开始的的MSG_USAGE的值:在这个地方显示出来了。
#2、自动添加了-h这个参数。


# In[14]:

import jieba.analyse as anl
f = open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\demo.txt", "r").read()
seg = anl.extract_tags(f, topK = 20, withWeight = True)
for tag, weight in seg:
    print ("%s %s" %(tag, weight))


# 关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径。
# jieba.analyse.set_idf_path(file_name) #file_name为自定义语料库的路径
# 如：jieba.analyse.set_idf_path("../extra_dict/idf.txt.big")
# .big文件一般是游戏中的文件，比较常见的用途是装载游戏的音乐、声音等文件。
#
# 关键词提取所使用停用词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径。
# jieba.analyse.set_stop_words(file_name) #file_name为自定义语料库的路径。
# 如：jieba.analyse.set_stop_words("../extra_dict/stop_words.txt")

# ###基于 TextRank 算法的关键词提取

# 基本思想:
# 将待抽取关键词的文本进行分词；
# 以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图；
# 计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图。
# jieba.analyse.textrank(sentence, topK = 20, withWeight = False, allowPOS = ('ns', 'n', 'v', 'nv')) 注意默认过滤词性。
# jieba.analyse.TextRank() 新建自定义TextRank实例。

# In[16]:

s = "此外，公司拟对全资子公司吉林欧亚置业有限公司增资4.3亿元，增资后，吉林欧亚置业注册资本由7000万元增加到5亿元。吉林欧亚置业主要经营范围为房地产开发及百货零售等业务。目前在建吉林欧亚城市商业综合体项目。2013年，实现营业收入0万元，实现净利润-139.13万元。"
for x, w in jieba.analyse.textrank(s, topK = 5, withWeight = True):
    print("%s %s" % (x, w))


# ##Part 5. 并行分词（多进程分词）

# 原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升。
# 基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows。
# 用法：
# jieba.enable_parallel(4) # 开启并行分词模式，参数为并行进程数
# jieba.disable_parallel() # 关闭并行分词模式
# 实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。
# 注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。

# ##Part 6. Tokenize: 返回词语在原文的起止位置

# 注意：输入参数只接受 unicode
# 两种模式：默认模式、搜索模式。

# ###默认模式

# In[19]:

result = jieba.tokenize(u"永和服装饰品有限公司")
for tk in result:
    print("%s \t start at: %d \t end at: %d" %(tk[0], tk[1], tk[2]))


# ###搜索模式
# 把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来并确定位置。

# In[20]:

result = jieba.tokenize(u"永和服装饰品有限公司", mode = "search")
for tk in result:
    print("%s \t start at: %d \t end at: %d" % (tk[0], tk[1], tk[2]))


# ##Part 7. 延迟加载机制
# jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。
# import jieba
# jieba.initialize()  #手动初始化（可选）

# 在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径:
# jieba.set_dictionary("data/dict.txt.big")
# 也可以下载你所需要的词典，然后覆盖jieba/dict.txt即可。

# #二、 第二部分

# ##Part 1. 词频统计、降序排序

# In[21]:

article = open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\demo_long.txt", "r").read()
words = jieba.cut(article, cut_all = False)
word_freq = {}
for word in words:
    if word in word_freq:
        word_freq[word] += 1
    else:
        word_freq[word] = 1

freq_word = []
for word, freq in word_freq.items():
    freq_word.append((word, freq))
freq_word.sort(key = lambda x: x[1], reverse = True)

max_number = int(input(u"需要前多少位高频词？ "))

for word, freq in freq_word[: max_number]:
    print (word, freq)


# ##Part 2. 人工去停用词

# 标点符号、虚词、连词不在统计范围内。

# In[22]:

stopwords = []
for word in open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\stop_words.txt", "r"):
    stopwords.append(word.strip())
article = open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\demo_long.txt", "r").read()
words = jieba.cut(article, cut_all = False)
stayed_line = ""
for word in words:
    if word.encode("utf-8") not in stopwords:
        stayed_line += word + " "
print (stayed_line)


# ##Part 3. 合并同义词

# 将同义词列举出来，按下Tab键分隔，把第一个词作为需要显示的词语，后面的词语作为要替代的同义词，一系列同义词放在一行。
# 这里，“北京”、“首都”、“京城”、“北平城”、“故都”为同义词。

# In[24]:

combine_dict = {}

for line in open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\tongyici.txt", "r"):
    seperate_word = line.strip().split("\t")
    num = len(seperate_word)
    for i in range(1, num):
        combine_dict[seperate_word[i]] = seperate_word[0]

jieba.suggest_freq("北平城", tune = True)
seg_list = jieba.cut("北京是中国的首都，京城的景色非常优美，就像当年的北平城，我爱这故都的一草一木。", cut_all = False)
f = ",".join(seg_list)
result = open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\output.txt", "w")
result.write(f.encode("utf-8"))
result.close()

for line in open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\output.txt", "r"):
    line_1 = line.split(",")

final_sentence = ""
for word in line_1:
    if word in combine_dict:
        word = combine_dict[word]
        final_sentence += word
    else:
        final_sentence += word
print (final_sentence)


# ##Part 4. 词语提及率

# 主要步骤：分词——过滤停用词（略）——替代同义词——计算词语在文本中出现的概率。

# In[31]:

origin = open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\tijilv.txt", "r").read()
jieba.suggest_freq("晨妈妈", tune = True)
jieba.suggest_freq("大黑牛", tune = True)
jieba.suggest_freq("能力者", tune = True)
seg_list = jieba.cut(origin, cut_all = False)
f = ",".join(seg_list)

output_1 = open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\output_1.txt", "w")
output_1.write(f.encode("utf-8"))
output_1.close()

combine_dict = {}
for w in open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\tongyici.txt", "r"):
    w_1 = w.strip().split("\t")
    num = len(w_1)
    for i in range(0, num):
        combine_dict[w_1[i]] = w_1[0]

seg_list_2 = ""
for i in open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\output_1.txt", "r"):
    i_1 = i.split(",")
    for word in i_1:
        if word in combine_dict:
            word = combine_dict[word]
            seg_list_2 += word
        else:
            seg_list_2 += word
print (seg_list_2)


# In[35]:

freq_word = {}
seg_list_3 = jieba.cut(seg_list_2, cut_all = False)
for word in seg_list_3:
    if word in freq_word:
        freq_word[word] += 1
    else:
        freq_word[word] = 1

freq_word_1 = []
for word, freq in freq_word.items():
    freq_word_1.append((word, freq))
freq_word_1.sort(key = lambda x: x[1], reverse = True)
for word, freq in freq_word_1:
    print( word, freq)

total_freq = 0
for i in freq_word_1:
    total_freq += i[1]

for word, freq in freq_word.items():
    freq = float(freq) / float(total_freq)
    print( word, freq)


# ##Part 5. 按词性提取

# In[36]:

import jieba.posseg as pseg
word = pseg.cut("李晨好帅，又能力超强，是“大黑牛”，也是一个能力者，还是队里贴心的晨妈妈。")
for w in word:
    if w.flag in ["n", "v", "x"]:
        print (w.word, w.flag)